在支付寶推出的刷臉系統(tǒng)開始變得流行火爆起來，這就帶動不少的人來學習這個效果，那么今天小編和大家分享有關于“使用HTML5+tracking.js實現刷臉支付功能方法！實例分析！”這個方面的相關內容吧！
1.攝像頭1.1input獲取攝像頭
html5中獲取用戶攝像頭，有兩種方式，使用input，如下：
<input type="file" capture="camera" accept="image/*"/>另外如果想打開相冊，可以這樣：
<input type="file" accept="img/*">但是這兩種方式都會有兼容性問題，用過的同學可能都知道。
1.2getUserMedia獲取攝像圖
getUserMedia是html5一個新的api，官方一點的定義是：
MediaDevices.getUserMedia()會提示用戶給予使用媒體輸入的許可，媒體輸入會產生一個MediaStream，里面包含了請求的媒體類型的軌道。此流可以包含一個視頻軌道（來自硬件或者虛擬視頻源，比如相機、視頻采集設備和屏幕共享服務等等）、一個音頻軌道（同樣來自硬件或虛擬音頻源，比如麥克風、A/D轉換器等等），也可能是其它軌道類型。
簡單一點說就是可以獲取到用戶攝像頭。
同上面input一樣，這種方式也有兼容性問題，不過可以使用其他方式解決，這里可以參考 1.3播放視屏 獲取設備方法有兩個回調函數，一個是成功，一個是失敗。成功了就開始播放視頻，播放視屏其實就是給video設置一個url，并調用play方法，這里設置url要考慮不同瀏覽器兼容性，代碼如下： 注意： 2. 捕捉人臉 2.1使用tracking.js捕捉人臉 視屏在video中播放成功之后就開始識別人臉了，這里使用到一個第三方的功能tracking.js，是國外的大神寫的JavaScript圖像識別插件。關鍵代碼如下： 捕獲到人臉之后，可以在頁面上用一個小方框標注出來，這樣有點交互效果。 在頁面中畫一些方框，標識出人臉： 2.2拍照 拍照，就是使用video作為圖片源，在canvas中保存一張圖片下來，注意這里使用toDataURL方法的時候可以設置第二個參數quality，從0到1，0表示圖片比較粗糙，但是文件比較小，1表示品質最好。 拍照完成之后就可以把文件發(fā)送給后端，讓后端進行對比驗證，這里后端使用的是阿里云的接口。 3.最后效果 3.1參考代碼demo 最后，demo我已經放在github上了，感興趣可以打開看一下。 效果如下： 3.2在項目中落地 最后放在項目中，無非就是最后一個步驟，去調用接口比對，根據比對結果成功是成功還是失敗，決定是人臉支付還是繼續(xù)使用原來的密碼支付，效果如下： ps：這里人臉比對失敗了，是因為我?guī)е谡郑筒贿谘缆赌樍恕?/p>
總結 那么這就是今天我們有關于“使用HTML5+tracking.js實現刷臉支付功能方法！”這個內容文章的分享，更多的相關內容我們都可以在W3Cschool這里面進行學習和了解！// 訪問用戶媒體設備
getUserMedia(constrains, success, error) {
if (navigator.mediaDevices.getUserMedia) {
//最新標準API
navigator.mediaDevices.getUserMedia(constrains).then(success).catch(error);
} else if (navigator.webkitGetUserMedia) {
//webkit內核瀏覽器
navigator.webkitGetUserMedia(constrains).then(success).catch(error);
} else if (navigator.mozGetUserMedia) {
//Firefox瀏覽器
navagator.mozGetUserMedia(constrains).then(success).catch(error);
} else if (navigator.getUserMedia) {
//舊版API
navigator.getUserMedia(constrains).then(success).catch(error);
} else {
this.scanTip = "你的瀏覽器不支持訪問用戶媒體設備"
}
}success(stream) {
this.streamIns = stream
// 設置播放地址，webkit內核瀏覽器
this.URL = window.URL || window.webkitURL
if ("srcObject" in this.$refs.refVideo) {
this.$refs.refVideo.srcObject = stream
} else {
this.$refs.refVideo.src = this.URL.createObjectURL(stream)
}
this.$refs.refVideo.onloadedmetadata = e => {
// 播放視頻
this.$refs.refVideo.play()
this.initTracker()
}
},
error(e) {
this.scanTip = "訪問用戶媒體失敗" + e.name + "," + e.message
}
// 人臉捕捉
initTracker() {
this.context = this.$refs.refCanvas.getContext("2d") // 畫布
this.tracker = new tracking.ObjectTracker(['face']) // tracker實例
this.tracker.setStepSize(1.7) // 設置步長
this.tracker.on('track', this.handleTracked) // 綁定監(jiān)聽方法
try {
tracking.track('#video', this.tracker) // 開始追蹤
} catch (e) {
this.scanTip = "訪問用戶媒體失敗，請重試"
}
}// 追蹤事件
handleTracked(e) {
if (e.data.length === 0) {
this.scanTip = '未檢測到人臉'
} else {
if (!this.tipFlag) {
this.scanTip = '檢測成功，正在拍照，請保持不動2秒'
}
// 1秒后拍照，僅拍一次
if (!this.flag) {
this.scanTip = '拍照中...'
this.flag = true
this.removePhotoID = setTimeout(() => {
this.tackPhoto()
this.tipFlag = true
}, 2000)
}
e.data.forEach(this.plot)
}
}<div class="rect" v-for="item in profile"
:style="{ width: item.width + 'px', height: item.height + 'px', left: item.left + 'px', top: item.top + 'px'}"></div>
// 繪制跟蹤框
plot({x, y, width: w, height: h}) {
// 創(chuàng)建框對象
this.profile.push({ width: w, height: h, left: x, top: y })
}// 拍照
tackPhoto() {
this.context.drawImage(this.$refs.refVideo, 0, 0, this.screenSize.width, this.screenSize.height)
// 保存為base64格式
this.imgUrl = this.saveAsPNG(this.$refs.refCanvas)
// this.compare(imgUrl)
this.close()
},
// Base64轉文件
getBlobBydataURI(dataURI, type) {
var binary = window.atob(dataURI.split(',')[1]);
var array = [];
for(var i = 0; i < binary.length; i++) {
array.push(binary.charCodeAt(i));
}
return new Blob([new Uint8Array(array)], {
type: type
});
},
// 保存為png,base64格式圖片
saveAsPNG(c) {
return c.toDataURL('image/png', 0.3)
}
